Promotion (w/m/d): Maschinelles Lernen für Erdsystemmodelle

Das erwartet dich
Die Abteilung Erdsystemmodell-Evaluierung und Analyse entwickelt innovative Methoden zur Evaluierung und Analyse von Erdsystemmodellen im Vergleich mit Beobachtungsdaten, mit dem Ziel, das Erdsystem besser verstehen und vorhersagen zu können. Du wirst Teil eines enthusiastischen internationalen Teams, das an der Verbesserung von Klimamodellen und -projektionen mit Hilfe von maschinellem Lernen für handlungsfähige Klimawissenschaften und Technologiebewertungen arbeitet.

Deine Aufgaben

• Verwendung und Weiterentwicklung von ML-Methoden für Klima- und Erdsystemmodelle, um systematische Fehler zu reduzieren und die Projektionsfähigkeiten für die Atmosphäre und/oder den Ozean und das Meereis (Physik und Biogeochemie) zu verbessern 
• Verwendung und Entwicklung innovativer ML-Algorithmen, z.B. Equation Discovery, Deep Learning, Generative AI, Causal Representation Learning, Uncertainty Quantification, Explainable AI, Foundation Models
• Bewertung und Analyse der Klimamodelle im Vergleich zu Beobachtungen unter Verwendung des Earth System Model Evaluation Tools (ESMValTool, 

Das bringst du mit

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder Diplom Uni), z.B der Fachrichtung Physik, Mathematik, Informatik oder andere für die Tätigkeit relevanten Studiengänge mit ausreichender Vorbildung für eine Doktorarbeit in Informatik oder Physik
• sehr gute Programmierkenntnisse (insb. Python)
• Erfahrung in der Datenanalyse und mit maschinellen Lernverfahren 
• Interesse an Klimaforschung und Erdsystemmodellierung
• Enthusiasmus, Motivation und Kreativität
• fließende Englischkenntnisse (in Wort und Schrift)

Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis zu 75 % der Entgeltgruppe 13 TVöD.